Q版大脑、胆囊挂件、带笑脸的阑尾……在位于北京王府井大街的协😅和时光文创店，这些带有医学元素的毛绒挂件成了消费者眼中的“香🙌饽饽”。近段时间，一股文创热席卷公立医院。不少医院根据自身风😊格打造医学文创，不仅能起到情感疗愈、提升公众健康意识的作用，😊也成为优化就医环境、凝聚医护人员职业认同的重要纽带。 🥳在博物馆文创日渐成熟的当下，医院也不失时机走上了文创之路。必🚀须注意的是，医院有自身的特点和主责，医院文创不能偏离健康科普🌟的轨道。 医院文创有自身的优势。患者因对疾病的恐惧以及😡对医学知识的不了解，容易产生诸多焦虑，需要医院通过文创的形式👍缓解。医院在治病救人的同时，还承载着健康科普的责任。医院文创😆以相对柔和的形式，通过“润物细无声”的健康科普方式，更容易被😜大众接受，既能发挥情感疗愈作用，也能提升公众健康意识。“平时🤗看起来冷冰冰的医学知识，在毛绒公仔的世界里柔和了不少”，这其🎉实是对医院文创最实在的评价。此外，医院文创在一定程度上优化了🤗就医环境，让患者在医院中感受到更多温暖与关怀。 在多数🌟人心中，医学知识往往严肃且高深，若不具备一定专业基础，很难真😴正理解。而医院文创可以让医学知识变得通俗，将抽象理论尽可能转💯化为具体清晰、与日常生活接轨的内容。不过，在医学文创热潮中，🌟也存在一些问题：部分医院文创过度追求创新与娱乐化，逐渐偏离健😊康科普的核心轨道。这类文创即便一时火热，也难以长久发展。医院🚀文创若想走得远，必须回归健康科普的本质。 这需要医院从😜两方面加大发力：一方面，推动主创者更新理念，始终以健康科普为👏核心；另一方面，做好全流程监管。无论是产品构思阶段，还是最终😴完工阶段，都需以健康科普标准进行衡量，发现偏差及时纠正。另外😢，医院文创不能盲目跟风，要立足自身特点，在健康科普的基础上实😴现“优势+创新”，从而避免陷入同质化的尴尬困境。 医院❤️文创需在健康科普主赛道上持续发力，实现社会效益、文化价值与经🤗济价值的多赢，为提升公众健康素养贡献独特力量。 （北京🥳青年报客户端） 文/王军荣返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😎研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队🥳主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😅推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到🤩学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😡，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🚀案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🔥域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干😎预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会😀获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😀eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我🤯验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🌟的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行👍评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😆Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🚀ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😎尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在😅论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模❤️型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了🤔同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 😉划重点:返回搜狐，查看更多